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文档介绍

文档介绍:细心整理
课程名称 管用统计软件
试验工程名称 非线性回来分析
试验成果 指导老师〔签名 〕 日

1
6
.000
.281
-.009
Exponential
.992

1
6
.000

-.009
The independent variable is 温度.
图中看出Cubic,Compound,Growth,Exponential和Logistic较高,其中Cubic最高,所以选择三次函数拟合。
细心整理
视察得,图形更接近Cubic和Exponential两种曲线。
细心整理
Cubic函数在500处为0,有明显差异。
细心整理
ANOVA
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression

1


.000
Residual
.113
6
.019
Total

7
The independent variable is 温度.
Coefficients
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
温度
-.009
.000
-.996
-
.000
细心整理
Coefficients
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
温度
-.009
.000
-.996
-
.000
(Constant)

.128

.000
(Constant)

.128

.000
The dependent variable is ln(强度).
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
B
Std. Error
Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
1
(Constant)
.719
.144

.002
.366

温度
-.002
.001
-.821
-
.013
-.003
.000
-.821
-.821
-.821
a. Dependent Variable: 强度
[,]
[-,0]
2.
细心整理
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable:社会消费品零售总额
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig.
Constant
b1
b2
b3
Linear
.836

1
27
.000
-

Logarithmic
.527

1
27
.000
-

Inverse
.184

1
27
.020

-
Quadratic
.987

2
26
.000

-

Cubic
.995

3
25
.000


-

Compound
.995

1
27
.000